求解约束优化问题的改进微粒群算法

微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重,改善了算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明：与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比,改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。     

一种求解约束优化问题的微粒群算法

约束保持法是目前求解约束问题时处理约束的主要方法之一,该方法的思想是确保进化过程中所有粒子始终在可行域范围内。本文借鉴复合形法的思想,提出一种求解约束优化问题的新方法。当粒子超出可行域范围时,通过反射、扩张、收缩等操作,为粒子重新产生一个可行位置。通过对标准函数仿真实验表明,该算法实现原理简单,而且能得到较优的解。     

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

一种求解混合离散优化问题的禁忌微粒群算法

微粒群优化(PSO)算法主要用于求解全局连续变量优化问题.利用罚函数处理离散变量,将混合离散优化问题min f(x),s.t.gk(x)≤0,k=1,2,…,l,xLi≤xi≤xUi,i=1,2,…,m,xm+j ∈Dj,Dj=(dj,1,dj,2,…,dj,qj),j=1,2,…,n转化为连续变量优化问题min F(...     

约束函数估值策略辅助的微粒群算法

针对约束函数计算费时的优化问题,提出了一种基于分类器的预测微粒群算法。通过构造一个分类器对种群个体进行约束条件满足与否的估计判断,从而减少约束函数的计算时间,缩短整个优化时间。在13个标准测试函数上的测试结果表明,本文提出的方法可以大大减少约束函数的实际计算次数。     

一个求解约束工程设计问题的混合局部收缩微粒群算法

提出一个求解约束工程设计问题的新的混合算法——与可行基规则相结合的局部收缩微粒群算法。与惩罚函数法相比,可行基规则不需要额外的参数,且指引粒子迅速飞向可行域。利用3个工程设计问题进行仿真计算比较,仿真结果表明了新算法是求解约束工程设计问题的一个高效的算法。     

背包问题的微粒群算法

针对典型的背包问题,给出一种基于微粒群算法的求解方法。经过数值实验测试和验证,微粒群算法有较好的性能。     

求解非线性约束优化问题改进的粒子群算法

采用粒子群算法处理约束优化问题时,由于约束条件使得解空间成为非凸集合,粒子容易陷入局部最优,因此在搜索过程的不同阶段,提出变步长因子的粒子群算法,实验证明改进的算法是可行的,且在精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等其它一些算法.     

求解非线性约束优化问题改进的粒子群算法

采用粒子群算法处理约束优化问题时，由于约束条件使得解空间成为非凸集合，粒子容易陷入局部最优，因此在搜索过程的不同阶段，提出变步长因子的粒子群算法，实验证明改进的算法在精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等其他一些算法。     

微粒群优化算法研究

微粒群算法(PSO算法)是模拟鸟类、鱼群等的群体智能行为的一种启发式全局优化技术.通过介绍微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,给出了各种改进的微粒群算法形式以及研究现状,归纳了微粒群算法的国内外应用进展及研究方向.     

求解聚类问题的混合粒子群优化算法

建立了聚类分析问题模型,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决聚类问题。该算法可 进一步改进,思路是利用K-均值方法的结果作为一个粒子。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较 好,特别是交叉策略A和变异策略B的组合算法最好。     

非满载车辆路径问题的改进粒子群优化算法

将局部版粒子群算法应用于非满载车辆路径问题,设计了一种实数编码方案,线性调整惯性权值,改进粒子更新公式,建立了解决该问题的粒子群算法。用该算法求解了两个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和标准粒子群算法进行了比较。结果表明:该算法提高了搜索最优路径的成功率,能更有效地求解非满载车辆路径问题。     

求解线性顺序问题的离散粒子群算法

提出一种优化线性顺序问题的简便的离散粒子群算法.该算法无需交换、交叉、变异、插入、删除等算子,仅需在每个粒子中存储每个元素在其解排列中的位置,而不是排列本身.将这些位置看成可以左右移动的,即每个粒子的速度是由其元素位置左右移动形成的,并用连续型的粒子群算法更新每个元素在其排列中的位置,然后用排序的方式确定各元素在排列中的相对位置即可.将该算法同基于交换算子的粒子群算法在标准线性顺序问题实例测试集LOLIB上进行比较,结果表明该算法具有强大的优势.     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

粒子群优化算法求解旅行商问题

首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法, 然后通过引入交换子和交换序的概念, 构造一种特殊的粒子群优化算法, 并用于求解旅行商问题. 实验表明了在求解组合优化问题中的有效性.     

基于量子粒子群优化算法的Web服务组合问题

使用量子粒子群优化算法（QPSO）,将可能的web服务工作流执行路径看作粒子,按照QPSO算法进行进化,从而解决了基于服务质量（QualityofService,qos）~束的Web服务组合问题,此为解决Web服务组合问题提出了一种新的思路．实验表明,使用QPSO算法求解复杂web服务组合问题在组合时间上具有一定的优越性．